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怎么優(yōu)化系統的EVM?收發(fā)信機的互調與EVM分析

QuTG_CloudBrain ? 來源:RF通信 ? 2023-07-14 10:00 ? 次閱讀
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互調干擾是當兩個或多個干擾信號同時進入接收機時,由于傳輸信道中非線性電路產生的,主要受接收機非線性度影響。通過合理分配整個通道的增益、選擇OIP3高的放大器及混頻器、選擇帶外抑制度高的濾波器,可提高通道的帶外互調水平。

那么具體的是怎么設計的呢?

l互調的定義

761c3256-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

一個雙音輸入電壓的數學形式可用式(1.1)表示:

76302dd8-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

(1.1)

式(1.1)按照泰勒公式展開,如式(1.2)所示,

763c0b6c-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

(1.2)

式(1.2)可繼續(xù)展開得到式(1.3):

764cf9b8-2197-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

(1.4)

定義P2ω1-ω2為3階交調的混頻產物,P3定義為的線性產物,P2ω1-ω2則可由式(1.5)所示:

76668d88-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

(1.5)

用dB可由式(1.6)所示:

7678b3f0-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

為元件噪聲功率。

l互調對系統線性的要求

由上述公式可以推導出

IIP3=Ps+1.5*互調抗擾度+SNR

預算靜態(tài)IIP3=-16dBm,全溫惡化2~3dBm,系統IIP3=-13dBm,根據對系統的仿真計算系統IIP3=-8dBm,滿足系統的線性要求。

7685a7cc-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

注意:對于超外差系統,由于中頻濾波器帶寬較窄,互調的產生到濾波器結束,因此IIP3的影響計算到混頻器。

對于零中頻系統,互調產生于整個系統,IIP3的計算到整個模擬電路。

l互調對ADC的要求

ADC的抗擾擾性如下圖所示,系統要求互調抗擾性即在輸入干擾信號時,ADC沒有失真,以14位的ADC為例,有效量化位數只能做到12bit,等效量化噪聲約為3-72dB-10log(fs/2B)dBm,抗干擾容限可以做到3-6-[3-72-10log(fs/2B)]-SNR =72+10log(fs/2B)-6-SNR,其中B是信號帶寬,fs是采樣率。根據計算可知采用14位的ADC抗干擾可做到66dB,滿足設計要求。

76a23d38-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

EVM:Error Vector Magnitude,誤差向量(包括幅度和相位的矢量)是在一個給定時刻理想無誤差基準信號與實際發(fā)射信號的向量差,能全面衡量調制信號的幅度誤差和相位誤差。

76ba81a4-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

76c9a152-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

76d64dc6-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

從上述公式可以看出,EVM就是衡量系統線性的一個指標,它近似等于信噪比,對于射頻工程師而言,就可以通過分析信噪比來衡量系統的EVM

clear all;

EVM= 010;

SNR= 20 *1* log10 (EVM * 0.01);

plot(EVM,SNR)

grid on

hold on

xlabel('EVM%')

ylabel('SNR/dB')

title('SNR與EVM的關系')

76e49b2e-2197-11ee-962d-dac502259ad0.png

那么怎么優(yōu)化系統的EVM?

從線性系統分析,發(fā)射機非線性的來源有功放、混頻器、頻率源、基帶;

功放的線性對系統的EVM起到決定性的作用,因此優(yōu)化功放的線性對提升系統的EVM效果比較顯著,具體的方法有回退,DPD,前饋等這個章節(jié)就不具體展開;

很多射頻工程師可能會忽略頻率源與混頻器對EVM的影響,對于相位噪聲為-115dBm/Hz,對EVM的貢獻就已經達到了1%,具體的相位噪聲對EVM的換算關系下章展開;

EVM還有一個很大貢獻的來源就是基帶,目前的通信調制方式都是高峰均比,為了功放的效率通常會對基帶信號進行肖峰處理,因此基帶對EVM的影響成為了主要來源,射頻小伙伴們在EVM優(yōu)化的時候不要忘記了對基帶的同志們提出要求!




審核編輯:劉清

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原文標題:收發(fā)信機指標分析-互調與EVM

文章出處:【微信號:CloudBrain-TT,微信公眾號:云腦智庫】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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